Journal of Scientific Computing· 2026Q1
POD-ROM Yöntemlerinin Zamansal Entegrasyonunda BDF Şemalarının Kullanımı
Using BDF Schemes in the Temporal Integration of POD-ROM Methods
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
BDF-q zaman adımlama (1<=q<=5), anlık görüntüler birinci dereceden fark kesirlerinden elde edildiğinde POD-ROM yöntemleri için optimal q mertebesinde yakınsama sağlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- BDF-q zaman adımlama (1<=q<=5), tam ayrık POD-ROM'lara uygulanır.
- BDF-q entegrasyonu için zamanda optimal q mertebesinde yakınsama kanıtlanır.
- Optimal yakınsama için anlık görüntüler birinci dereceden fark kesirlerinden elde edilmelidir.
- BDF-q şemalarının birinci dereceden fark kesirlerinin lineer kombinasyonları olduğu gösterilmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract In this paper we consider the numerical approximation of a semilinear reaction-diffusion model problem by means of reduced-order methods (ROMs) based on proper orthogonal decomposition (POD). We focus on the time integration of the fully discrete reduced-order model. Most of the analysis in the literature has been carried out for the implicit Euler method as time integrator. We integrate in time the reduced-order model with the BDF-q time stepping ( $$1\le q\le 5$$ 1 ≤ q ≤ 5 ) and prove optimal rate of convergence of order q in time. Our set of snapshots is obtained from finite element approximations to the original model problem computed at different times. These finite element approximations can be obtained with any time integrator. It is known that the use of difference quotients in the set of snapshots allows to provide pointwise-in-time error bounds. On the other hand, we show that the BDF-q time stepping, $$1\le q\le 5$$ 1 ≤ q ≤ 5 , can be written as a linear combination of first order difference quotients. As a consequence, the use of difference quotients is essential to get the expected rate q in time. For those reasons, the POD method in this paper is based on first order difference quotients of the snapshots.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Scientific Computing, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Endüstri ve İmalat Mühendisliği
Industrial and Manufacturing EngineeringEngineering